返回結果：

{

  "status": "success",

  "cot_steps": [

    "Alice 有 4 本書。",

    "Bob 給了她 3 本書。",

    "4 + 3 = 7。",

    "所以她現在有 7 本書。"

  ],

  "final_answer": "7"

}

2. Prompt模板引擎

提示模板支持占位符替換、邏輯變體切換，例如：

請一步步思考并解決以下問題：



問題：{question}



答：

支持多個模板：

• step_by_step（逐步推理）
• tree_of_thought（樹狀思考）
• scratchpad（草稿式推理）
• role_play（角色扮演式）

模板引擎建議使用 Jinja2 或 Langchain PromptTemplate。

3. 模型適配層（Model Proxy）

封裝對多種模型API的適配：

• OpenAI GPT-4 / GPT-4o
• Claude 3.5 / Sonnet
• 零一萬物 Yi-Large / Lightning
• 通義千問、GLM、百度文心

支持動態切換、負載均衡、自動降級。

四、實戰：構建一個數學推理AI提示系統

我們以數學多步驟解題任務為例，構建一個基于API的提示詞系統。

步驟1：定義Prompt模板（step-by-step）

請一步一步地解決下面的數學問題。



問題：{{ question }}



思考過程：

1.

步驟2：封裝API請求函數

import requests



def query_math_chain(input_text):

    payload = {

        "task_type": "math_reasoning",

        "input": input_text,

        "language": "zh",

        "cot_style": "step_by_step",

        "model": "gpt-4o"

    }

    res = requests.post("https://yourdomain.com/api/v1/chain-of-thought", json=payload)

    return res.json()

步驟3：結果樣例

query_math_chain("一輛汽車每小時行駛60公里，3小時后它行駛了多少公里？")

返回：

{

  "cot_steps": [

    "汽車每小時行駛60公里。",

    "3小時后，它共行駛了 60 * 3 = 180 公里。"

  ],

  "final_answer": "180"

}

五、場景拓展：思維鏈可用于哪些任務？

六、提升系統效果的進階技巧

1. 反向思維鏈（Reverse CoT）
   讓模型先給答案，再回溯解釋推理過程，適合對抗“拍腦袋”輸出。
2. 多路徑思維鏈（Tree of Thought）
   并行展開多個推理路徑，最后評估選擇最佳路徑。
3. 自我一致性（Self-Consistency）
   對同一問題生成多個思維鏈，使用投票方式選擇多數答案。
4. API鏈式調用（Chain Calling）
   通過API將多個提示步驟串聯，例如“理解問題”→“列出公式”→“代入計算”。
5. 緩存機制（Prompt Caching）
   對高頻任務緩存中間提示結果，提升響應速度。

七、總結：讓提示詞成為產品化能力

傳統Prompt工程偏“試驗性質”，而思維鏈提示系統通過API方式，將Prompt從“寫給模型看”變成“寫給系統用”，形成穩定、可復用的產品能力。

通過本文介紹的技術方法，你可以構建一個：

支持多任務
多語言模型兼容
模板可復用
推理過程可解釋
可插拔部署的提示系統API

未來，隨著Agent技術的發展，思維鏈提示工程將成為AI自動化決策、跨系統協作的重要組件。

八、參考資料與工具推薦

• OpenAI 官方文檔
• LangChain Prompt Template 模板系統
• 思維鏈原始論文：Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
• Prompt Layer：提示日志與管理平臺
• FlowiseAI：低代碼提示工程流程工具

如果你正計劃構建自己的提示系統，不妨試著把思維鏈作為核心組件嵌入API架構中，讓AI不只是生成內容，而是學會一步一步思考問題。

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